(tratto da complexityexplorer.org) <-- Torna all'indice principale
Contenuti
1.1 Introduzione allo studio della complessità
1.2 Proprietà dei sistemi complessi
1.3 Studio e discipline dei sistemi complessi
1.4 Definizione di complessità
Appendix - NetLogo
1.1. Introduzione allo studio della complessità
Che cos'è la complessità? E' una domanda a cui è difficile dare una risposta precisa. Faremo riferimento ad alcuni esempi studiati dagli scienziati che si occupano di sistemi complessi. Un primo esempio di sistema complesso è il formicaio. La formica - presa nella sua singolarità - è un animale poco complesso: se prendiamo, ad es., solo un centinaio di formiche, queste si muoveranno in circoli senza senso fino alla morte. Se prendiamo in considerazione un numero molto più grande di formiche, invece, cambia tutto. Ad es. possiamo pensare, come si vede nella prima immagine, ad una colonia di formiche che costruisce un tunnel. Ciascuna formica, in sé, è semplice, ma la colonia, nella sua globalità, lavora in modo cooperativo per realizzare compiti molto complessi, senza un controllo centrale, cioè senza che ci sia una formica o un gruppo di formiche che assumono il comando. In altre parole il formicaio si organizza per produrre strutture molto più complicate di quelle che può produrre una singola formica.
La seconda foto mostra le formiche che costruiscono un ponte con i loro corpi in modo che altri membri della colonia di formiche possa attraversarlo per passare da una foglia all'altra.
Le formiche si aggiungono in modo graduale alla struttura. Ciascuna formica secerne sostanze chimiche per comunicare con le altre formiche, e il ponte è realizzato senza nessun controllo centrale. Questo tipo di sistema è denominato "sistema decentralizzato auto-organizzato".
Le termiti sono altri insetti sociali, poiché costruiscono strutture estremamente complesse (vedi foto). Una delle problematiche di maggior rilievo nei sistemi complessi è capire come semplici agenti individuali possono avere nell'insieme comportamenti complessi senza un controllo centrale.
Possiamo comunque pensare a moltissimi altri esempi di sistemi complessi, in altri campi diversi da quelli degli insetti: ad es. il cervello, in cui gli agenti individuali sono i neuroni. Il cervello umano è composto da 100 miliardi di neuroni e 100.000 miliardi di connessioni tra loro. Ciascun neurone è relativamente semplice se confrontato con l'intero cervello e, anche in questo caso, non c'è un controllo centrale. In qualche modo, l'insieme di neuroni e connessioni dà luogo a comportamenti complessi che chiamiamo"cognizione", "intelligenza" o persino "creatività". L'osservazione del cervello ha mostrato che i neuroni sono organizzati in diverse aree funzionali. Allo stesso modo delle formiche e delle termiti, i neuroni si sanno organizzare in strutture complesse che permettono la vita e la sopravvivenza.
Un altro sistema complesso è il sistema immunitario. E' distribuito nel corpo, comprende diversi organi, come si vede nell'immagine, e milioni di cellule, muovendosi nel circolo sanguigno e nel sistema linfatico, difendono il corpo dalle malattie. Le cellule, ad esempio, possono attaccare una cellula cancerosa. Come le formiche, le cellule del sistema immunitario comunicano tra loro per mezzo di segnali chimici, e lavorano insieme senza un controllo centrale, per lanciare attacchi coordinati verso quello che percepiscono come una minaccia per il corpo. Inoltre, la popolazione delle cellule sel sistema immunitario si modifica, o si adatta, in base all'ambiente circostante che viene percepito. Questo tipo di adattamento è un'altra tipica caratteristica dei sistemi complessi.
Un altro esempio di sistema complesso è il genoma umano. Ciascun cromosoma è composto da migliaia di geni. I geni sono catene di DNA che percorrono l'intero cromosoma. Si pensa che il genoma umano possieda circa 25.000 geni. In termini di sistema complesso, si può pensare ai geni come sistemi semplici, che interagiscono tra loro in modo decentralizzato. I geni interagiscono controllando vicendevolmente la formulazione, cioè la trasformazione in proteine.
Qui è rappresentata una piccola rete genetica regolatoria mappata dai ricercatori. Ciascun ovale o rettangolo rappresenta un gene e le frcce rappresoentano il legame da controllore a controllato. Si è scoperto che il genoma umano è fatto di migliaia di reti come questa, in cui i geni interagiscono in modi complicati, ed è l'interazione che rende il sistema complesso.
L'idea di rete è fondamentale nello studio della complessità in natura. Un altro tipo di rete è, ad esempio, la catena alimentare (vedi foto). Ciascun nodo è un particolare gruppo di specie, e le frecce rappresentano chi mangia chi. Se una specie punta un'altra, significa che il primo è cibo per il secondo. Per esempio, in questa catena alimentare dell'Alaska, le volpi sono all'apice, poiché mangiano parecchi tipi di animali ma non sono mangiati da nessuno, almeno in questo schema. Un altro tipo di rete è la rete sociale, in cui i nodi rappresentano le persone e i collegamenti rappresentano l'amicizia. Gli studiosi dei sistemi complessi sono molto interessati allo studio di reti di grandi dimensioni, come Facebook, per capire la struttura, come si formano, come si modificano, come vengono trasmesse le informazioni, ecc. Le economie sono altri sistemi complessi in cui l'interazione è fondamentale (nodi = istituzioni, link = relazioni tra queste, ad es. se una banca possiede un'altra banca). La quantità di connessioni influisce sulla stabilità. Il campo interdisciplinare dello stidio delle reti, che nacque dalla comunità di ricercatori di sistemi complessi, studia questo tipo di fenomeni per reti presenti nei campi più disparati.
Altro esempio: la città è un sistema complesso. SI è spesso detto che la città è in molti versi un organismo vivente, ma in che modo sono strutturate, crescono, operano?
1.2 Proprietà dei sistemi complessi
Dagli esempi precedenti risultano queste caratteristiche comuni:
- agenti semplici (rispetto al sistema)
- interazioni non lineari
- mancanza di controllo centrale
- comportamenti "emergenti" (= che spiccano, anche se non si notano a partire dal singolo componente):
- organizzazione gerarchica (di diverse tipologie)
- elaborazione delle informazioni
- sono dinamici
- si evolvono e imparano.
1.3 Studio e discipline dei sistemi complessi
Discipline:
Dinamicità: studio della modifica della struttura e del comportamento
Informazioni: studio della rappresentazione, dei simboli e della comunicazione
Elaborazione: studio della elaborazione e dei processi delle informazioni e della risposta
Evoluzione: adattamento ai cambiamenti dell'ambiente
Obiettivi:
- unire le precedenti discipline per costituire uno studio interdisciplinare dei sistemi complessi (ad es. lo studio del comportamento delle formiche nell'organizzazione di una colonia può essere comparato ad alcuni comportamenti propri degli agglomerati urbani, oppure le reti neuronali del cervello a un sistema economico?). A tutt'oggi, gli sviluppi di questa scienza interdisciplinare costituisce il risultato più importante della scienza dei sistemi complessi.
- lo sviluppo di una teoria generale della complessità.
Metodologie:
- sperimentazione
- teoria
- simulazione (tramite computer)
1.4 Definizione di complessità
Seth Lloyd (2001) - Measure of complexity: a nonexahustive list (IEEE Control System Magazine) elenca 42 differenti definizioni per la misurazione della complessità, in realtà per misurare differenti aspetti della complessità. Noi tratteremo la definizione di Informazione di Shannon e di Dimensione Frattale.
Un altro importante articolo è Warren Weaver, Science and Complexity (1948). Weaver distinse i problemi scientifici in tre categorie: problemi semplici (con due, tre o poche variabili, come pressione, temperatura, corrente, resistenza, voltaggio, popolazione); problemi di complessità disorganizzata, con milioni o miliardi di variabili, come ad es. in meccanica statistica ( l'applicazione della teoria della probabilità, che include strumenti matematici per gestire insiemi formati da numerosi elementi, al comportamento termodinamico di sistemi composti da un grande numero di particelle), per comprendere grandezze come la temperatura che deriva dal movimento di molecole, in cui le interazioni tra variabili sono poche; problemi di complessità organizzata, in cui sono presenti interazioni forti e non lineari tra le variabili, problemi in cui si ha a che fare con un certo numero di fattori interconnessi in un organismo. I problemi di questo ultimo tipo sono quelli che più ci interessano e che spesso sono ancora aperti.
Warren Weaver's paper: Science and complexity
Seth Lloyd's paper: Measures of complexity: A non-exhaustive list
https://ccl.northwestern.edu/netlogo/
Esempi e modelli (c'è una serie di librerie, ad esempio Biology)
Ci sono tre tabs: Interfaces, Info e Code In Interface ci sono due pulsanti: setup (in cui settare le variabili) e go (fa partire e fermare la simulazione). Info descrive il modello e le sue funzionalità. Code è il codice.
Esiste anche la versione online: http://www.netlogoweb.org/
